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대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第36卷 第4號
발행연도
2001.8
수록면
77 - 94 (18page)

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It is often necessary to accurately predict the price of land value. One of prediction methods of land value is to use data on the characteristics of land to estimate a hedonic regression, using ordinary least squares(OLS). The purpose of this article is to compare ordinary least squares to spatial autoregressive regression(SAR) in a hedonic regression model and to examine that market segmentation has an effect on estimation of land value. The paper concludes that SAR, incorporating spatial dependency, such as spatial autocorrelation and spatial heteroscedasticity, is to provide more realistic inference, better prediction, and more efficient parameter estimation than OLS, ignoring contextual nature in urban space. especially, expansion method, considering segmented market, mitigates spatial dependence and describes effects of characteristics of land in detail.
#공간적 자기회귀모델(SAR) #expansion method #헤도닉 가격 모델 #시장 분할

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존연구의 검토
Ⅲ. 분석방법 및 자료
Ⅳ. 지가 추정의 비교
Ⅴ. 결론
인용문헌

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